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Lectura de datos y creacion del Dataframe

import plotly.express as px
import pandas as pd
import ssl 
ssl._create_default_https_context = ssl._create_unverified_context

Lectura de datos y creacion del Dataframe#

url_co2 = 'https://raw.githubusercontent.com/lihkir/Uninorte/main/AppliedStatisticMS/DataVisualizationRPython/Lectures/Python/PythonDataSets/co2.csv'
co2 = pd.read_csv(url_co2)
url_gm = 'https://raw.githubusercontent.com/lihkir/Uninorte/main/AppliedStatisticMS/DataVisualizationRPython/Lectures/Python/PythonDataSets/gapminder.csv'
gm = pd.read_csv(url_gm)

df_gm = gm[['Country', 'region']].drop_duplicates()
df_w_regions = pd.merge(co2, df_gm, left_on='country', right_on='Country', how='inner')
df_w_regions = df_w_regions.drop('Country', axis='columns')
new_co2 = pd.melt(df_w_regions, id_vars=['country', 'region'])
columns = ['country', 'region', 'year', 'co2']
new_co2.columns = columns

df_co2 = new_co2[new_co2['year'].astype('int64') > 1963]
df_co2 = df_co2.sort_values(by=['country', 'year'])
df_co2['year'] = df_co2['year'].astype('int64')
df_gdp = gm[['Country', 'Year', 'gdp']]
df_gdp.columns = ['country', 'year', 'gdp']
data = pd.merge(df_co2, df_gdp, on=['country', 'year'], how='left')
data = data.dropna()

data.head()
country region year co2 gdp
0 Afghanistan South Asia 1964 0.0863 1182.0
1 Afghanistan South Asia 1965 0.1010 1182.0
2 Afghanistan South Asia 1966 0.1080 1168.0
3 Afghanistan South Asia 1967 0.1240 1173.0
4 Afghanistan South Asia 1968 0.1160 1187.0

Primer Plot#

-gráfico de dispersión con los ejes x e y como year y co2 respectivamente. Añada uno para los valores de co2 con el parámetro marginal_y.

xmin,xmax = min(data.year),max(data.year)
ymin,ymax = min(data.co2),max(data.co2)

fig = px.scatter(data, 
                 x="year", y="co2", 
                 animation_group="country", 
                 color="region", 
                 hover_name="country",
                 marginal_y="box",
                 range_x=[xmin,xmax],
                 range_y=[ymin,ymax])
fig

Segundo plot#

-Genere un gráfico de caja para los valores del PIB con el parámetro marginal_x. Añada los parámetros de animación en la columna del año

Genere un gráfico de dispersión con los ejes x e y como gdp y co2 respectivamente.

xmin,xmax = min(data.gdp),max(data.gdp)
ymin,ymax = min(data.co2),max(data.co2)

fig = px.scatter(data, 
                 x="gdp", y="co2", 
                 animation_group="country", 
                 color="region", 
                 hover_name="country",
                 animation_frame="year",
                 marginal_y="box",
                 marginal_x="box",
                 range_x=[xmin,xmax],
                 range_y=[ymin,ymax])
fig

Tercer Plot#

xmin,xmax = min(data.gdp),max(data.gdp)
ymin,ymax = min(data.co2),max(data.co2)

fig = px.density_contour(data, 
                 x="gdp", y="co2", 
                 animation_group="country", 
                 color="region", 
                 hover_name="country",
                 animation_frame="year",
                 marginal_y="box",
                 marginal_x="box",
                 range_x=[xmin,xmax],
                 range_y=[ymin,ymax])
fig
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